تحليل إطار الذكاء الاصطناعي: من الوكلاء الذكيين إلى استكشاف اللامركزية
المقدمة
مؤخراً، تطور السرد الذي يجمع بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة بسرعة. تحول اهتمام السوق نحو مشاريع "الإطار" التي يقودها التقنية، وقد أنتج هذا القطاع الفرعي عدة مشاريع تجاوزت قيمتها السوقية المليار وحتى المليارات في غضون بضعة أسابيع. كما أن هذه المشاريع أدت إلى ظهور نموذج جديد لإصدار الأصول: إصدار العملات بناءً على مستودعات كود GitHub، ويمكن أيضاً للأجهزة التي تم تطويرها على أساس الإطار إصدار العملات مرة أخرى. بالاعتماد على الإطار كأساس، والأجهزة كطبقة تطبيقات أعلى، تم تشكيل نموذج يشبه منصة إصدار الأصول، وهو في الواقع نموذج للبنية التحتية الفريد لعصر الذكاء الاصطناعي الذي يتشكل. ستتناول هذه المقالة مفهوم الإطار، وبتكامل الأفكار الشخصية، ستفسر معنى إطار الذكاء الاصطناعي في مجال العملات المشفرة.
أ. مفهوم الإطار
إطار الذكاء الاصطناعي هو أداة أو منصة تطوير أساسية، تتكامل مع وحدات ومكتبات وأدوات مبنية مسبقًا، مما يبسط عملية بناء نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة. عادةً ما تحتوي هذه الإطارات على ميزات لمعالجة البيانات، وتدريب النماذج، والتنبؤ. ببساطة، يمكن فهم الإطار على أنه نظام تشغيل لعصر الذكاء الاصطناعي، مشابه لأنظمة التشغيل المكتبية مثل ويندوز، لينكس، أو أنظمة التشغيل المحمولة مثل iOS وأندرويد. كل إطار له مزاياه وعيوبه، ويمكن للمطورين اختيار ما يتناسب مع احتياجاتهم.
على الرغم من أن "إطار الذكاء الاصطناعي" هو مفهوم جديد في مجال العملات المشفرة، إلا أن تطويره يعود إلى ما يقرب من 14 عامًا. هناك أطر ناضجة متاحة للاختيار في مجال الذكاء الاصطناعي التقليدي، مثل TensorFlow من جوجل وPyTorch من ميتا. أما المشاريع الإطارية التي ظهرت في العملات المشفرة فهي موجهة لتلبية الطلب الكبير على الوكلاء في ظل الهوس الحالي بالذكاء الاصطناعي، وتمتد إلى مجالات أخرى، مما شكل أطر ذكاء اصطناعي مختلفة في مجالات فرعية متنوعة.
1.1 إليزا
إليزا هو إطار محاكاة متعدد الوكلاء تم تطويره بواسطة a16z، ويستخدم لإنشاء ونشر وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين. تم تطويره بناءً على TypeScript، مما يوفر توافقًا جيدًا وقدرة على تكامل واجهة برمجة التطبيقات.
تستهدف Eliza بشكل رئيسي سيناريوهات وسائل التواصل الاجتماعي، وتدعم التكامل متعدد المنصات، بما في ذلك Discord وTwitter/X وTelegram وغيرها. في معالجة محتوى الوسائط، تدعم تحليل PDF، واستخراج محتوى الروابط، والنسخ الصوتي، ومعالجة الفيديو، وتحليل الصور، وغيرها من الميزات.
تشمل حالات الاستخدام المدعومة حاليًا من Eliza ما يلي:
تطبيقات المساعد الذكي
دور وسائل التواصل الاجتماعي
عمال المعرفة
الأدوار التفاعلية
Eliza تدعم نماذج متعددة، بما في ذلك الاستدلال المحلي للنماذج مفتوحة المصدر والاستدلال السحابي.
1.2 جيجاميل
G.A.M.E هو إطار عمل متعدد النماذج للذكاء الاصطناعي تم تطويره بواسطة Virtual، يركز بشكل أساسي على تصميم NPC الذكي في الألعاب. يتميز هذا الإطار بسهولة الاستخدام حتى لمستخدمي البرمجة القليلة أو بدون برمجة، حيث يمكنهم المشاركة في تصميم الوكيل من خلال تعديل المعلمات فقط.
تصميم G.A.M.E يعتمد على هيكلية نموذجية متعددة الأنظمة الفرعية تعمل بالتعاون، بما في ذلك واجهة تلميحات العميل، نظام الإدراك، محرك التخطيط الاستراتيجي، سياق العالم، وحدة معالجة المحادثة، والعديد من المكونات الأخرى.
يتركز هذا الإطار بشكل رئيسي على اتخاذ القرار، والتغذية الراجعة، والإدراك، والشخصية للوكيل في البيئات الافتراضية، وينطبق على مشاهد الألعاب والعوالم الافتراضية.
1.3 ريج
Rig هو أداة مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة Rust، تهدف إلى تبسيط تطوير تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM). يوفر واجهة تشغيل موحدة، مما يسهل على المطورين التفاعل مع العديد من مقدمي خدمات LLM وقواعد بيانات المتجهات.
السمات الرئيسية لـ Rig تشمل:
واجهة موحدة
الهيكلية المودولية
الأمان النوعي
أداء عالي الكفاءة
يستخدم Rig لبناء أنظمة الأسئلة والأجوبة، وأدوات البحث في الوثائق، والروبوتات المحادثة، فضلاً عن دعم إنشاء المحتوى وغيرها من السيناريوهات.
1.4 زيربي
ZerePy هو إطار عمل مفتوح المصدر يعتمد على Python، يُستخدم لتبسيط عملية نشر وإدارة وكيل الذكاء الاصطناعي على منصة Twitter( قبل X). إنه يرث الوظائف الأساسية لمشروع Zerebro، لكنه يعتمد تصميمًا أكثر modular وقابلية للتوسع.
تقدم ZerePy واجهة سطر الأوامر، تدعم نماذج اللغة الكبيرة من OpenAI وAnthropic، تدمج مباشرة واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بمنصة X، وتخطط لإضافة نظام الذاكرة في المستقبل.
٢. التشابه مع مسار تطوير نظام BTC البيئي
مسار تطوير AI Agent يشبه كثيرًا النظام البيئي لـ BTC في الآونة الأخيرة. يمكن تلخيص تطور النظام البيئي لـ BTC في: BRC20 - المنافسة متعددة البروتوكولات - BTC L2 - BTCFi. أما AI Agent فهي: GOAT/ACT - وكيل اجتماعي/وكيل تحليلي AI - المنافسة في الإطارات. قد تصبح المشاريع الأساسية حول اللامركزية والأمان لوكلاء AI النغمة الرئيسية في المرحلة القادمة.
مشروع إطار الذكاء الاصطناعي يقدم فكرة جديدة في تطوير البنية التحتية. مقارنةً بمنصة إصدار العملات الميمية وبروتوكول النقوش، يبدو أن إطار الذكاء الاصطناعي يشبه أكثر سلسلة الكتل العامة المستقبلية، بينما يشبه الوكيل التطبيقات اللامركزية المستقبلية. قد تنتقل النقاشات المستقبلية من صراع EVM وسلاسل الكتل المتنوعة إلى صراع الإطارات، والسؤال الرئيسي هو كيفية تحقيق اللامركزية أو ربط السلاسل، وما هي أهمية تطوير إطار الذكاء الاصطناعي على سلسلة الكتل.
ثلاث، معنى التشفير على السلسلة
تحتاج دمج blockchain و AI إلى مواجهة مسألة معانيها وقيمتها. بالاستناد إلى تجربة النجاح في DeFi، قد تشمل الأسباب التي تدعم تحويل Agent إلى سلسلة ما يلي:
خفض تكاليف الاستخدام، وزيادة الوصول والاختيار
تقديم حلول أمان قائمة على اللامركزية
تحقيق نموذج تمويل Blockchain فريد
تحقيق الشفافية، وقابلية التتبع في الاستدلال، وتعزيز اللامركزية
الرابع، إمكانيات الاقتصاد الإبداعي
قد يوفر مشروع إطار الذكاء الاصطناعي فرصًا ريادية مشابهة لمتجر GPT في المستقبل. قد يحتل إطار تبسيط عملية بناء الوكلاء وتقديم مجموعات معقدة من الوظائف ميزة، مما يشكل اقتصادًا إبداعيًا في Web3 أكثر إثارة من متجر GPT.
يمكن لـ Web3 أن يعوض عن عيوب السياسات غير العادلة لعمالقة Web2 من حيث الطلب والنظام الاقتصادي، ويقدم اقتصاد المجتمع الذي يجعل Agent أكثر كمالاً. ستوفر الاقتصاد الإبداعي لـ Agent الفرص للناس العاديين للمشاركة، وقد تكون AI Meme في المستقبل أكثر ذكاءً وإثارة من Agent الموجود على المنصات الحالية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
إطار الذكاء الاصطناعي يقود عصرًا جديدًا من الوكيل الذكي إلى اللامركزية
تحليل إطار الذكاء الاصطناعي: من الوكلاء الذكيين إلى استكشاف اللامركزية
المقدمة
مؤخراً، تطور السرد الذي يجمع بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة بسرعة. تحول اهتمام السوق نحو مشاريع "الإطار" التي يقودها التقنية، وقد أنتج هذا القطاع الفرعي عدة مشاريع تجاوزت قيمتها السوقية المليار وحتى المليارات في غضون بضعة أسابيع. كما أن هذه المشاريع أدت إلى ظهور نموذج جديد لإصدار الأصول: إصدار العملات بناءً على مستودعات كود GitHub، ويمكن أيضاً للأجهزة التي تم تطويرها على أساس الإطار إصدار العملات مرة أخرى. بالاعتماد على الإطار كأساس، والأجهزة كطبقة تطبيقات أعلى، تم تشكيل نموذج يشبه منصة إصدار الأصول، وهو في الواقع نموذج للبنية التحتية الفريد لعصر الذكاء الاصطناعي الذي يتشكل. ستتناول هذه المقالة مفهوم الإطار، وبتكامل الأفكار الشخصية، ستفسر معنى إطار الذكاء الاصطناعي في مجال العملات المشفرة.
أ. مفهوم الإطار
إطار الذكاء الاصطناعي هو أداة أو منصة تطوير أساسية، تتكامل مع وحدات ومكتبات وأدوات مبنية مسبقًا، مما يبسط عملية بناء نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة. عادةً ما تحتوي هذه الإطارات على ميزات لمعالجة البيانات، وتدريب النماذج، والتنبؤ. ببساطة، يمكن فهم الإطار على أنه نظام تشغيل لعصر الذكاء الاصطناعي، مشابه لأنظمة التشغيل المكتبية مثل ويندوز، لينكس، أو أنظمة التشغيل المحمولة مثل iOS وأندرويد. كل إطار له مزاياه وعيوبه، ويمكن للمطورين اختيار ما يتناسب مع احتياجاتهم.
على الرغم من أن "إطار الذكاء الاصطناعي" هو مفهوم جديد في مجال العملات المشفرة، إلا أن تطويره يعود إلى ما يقرب من 14 عامًا. هناك أطر ناضجة متاحة للاختيار في مجال الذكاء الاصطناعي التقليدي، مثل TensorFlow من جوجل وPyTorch من ميتا. أما المشاريع الإطارية التي ظهرت في العملات المشفرة فهي موجهة لتلبية الطلب الكبير على الوكلاء في ظل الهوس الحالي بالذكاء الاصطناعي، وتمتد إلى مجالات أخرى، مما شكل أطر ذكاء اصطناعي مختلفة في مجالات فرعية متنوعة.
1.1 إليزا
إليزا هو إطار محاكاة متعدد الوكلاء تم تطويره بواسطة a16z، ويستخدم لإنشاء ونشر وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين. تم تطويره بناءً على TypeScript، مما يوفر توافقًا جيدًا وقدرة على تكامل واجهة برمجة التطبيقات.
تستهدف Eliza بشكل رئيسي سيناريوهات وسائل التواصل الاجتماعي، وتدعم التكامل متعدد المنصات، بما في ذلك Discord وTwitter/X وTelegram وغيرها. في معالجة محتوى الوسائط، تدعم تحليل PDF، واستخراج محتوى الروابط، والنسخ الصوتي، ومعالجة الفيديو، وتحليل الصور، وغيرها من الميزات.
تشمل حالات الاستخدام المدعومة حاليًا من Eliza ما يلي:
Eliza تدعم نماذج متعددة، بما في ذلك الاستدلال المحلي للنماذج مفتوحة المصدر والاستدلال السحابي.
1.2 جيجاميل
G.A.M.E هو إطار عمل متعدد النماذج للذكاء الاصطناعي تم تطويره بواسطة Virtual، يركز بشكل أساسي على تصميم NPC الذكي في الألعاب. يتميز هذا الإطار بسهولة الاستخدام حتى لمستخدمي البرمجة القليلة أو بدون برمجة، حيث يمكنهم المشاركة في تصميم الوكيل من خلال تعديل المعلمات فقط.
تصميم G.A.M.E يعتمد على هيكلية نموذجية متعددة الأنظمة الفرعية تعمل بالتعاون، بما في ذلك واجهة تلميحات العميل، نظام الإدراك، محرك التخطيط الاستراتيجي، سياق العالم، وحدة معالجة المحادثة، والعديد من المكونات الأخرى.
يتركز هذا الإطار بشكل رئيسي على اتخاذ القرار، والتغذية الراجعة، والإدراك، والشخصية للوكيل في البيئات الافتراضية، وينطبق على مشاهد الألعاب والعوالم الافتراضية.
1.3 ريج
Rig هو أداة مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة Rust، تهدف إلى تبسيط تطوير تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM). يوفر واجهة تشغيل موحدة، مما يسهل على المطورين التفاعل مع العديد من مقدمي خدمات LLM وقواعد بيانات المتجهات.
السمات الرئيسية لـ Rig تشمل:
يستخدم Rig لبناء أنظمة الأسئلة والأجوبة، وأدوات البحث في الوثائق، والروبوتات المحادثة، فضلاً عن دعم إنشاء المحتوى وغيرها من السيناريوهات.
1.4 زيربي
ZerePy هو إطار عمل مفتوح المصدر يعتمد على Python، يُستخدم لتبسيط عملية نشر وإدارة وكيل الذكاء الاصطناعي على منصة Twitter( قبل X). إنه يرث الوظائف الأساسية لمشروع Zerebro، لكنه يعتمد تصميمًا أكثر modular وقابلية للتوسع.
تقدم ZerePy واجهة سطر الأوامر، تدعم نماذج اللغة الكبيرة من OpenAI وAnthropic، تدمج مباشرة واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بمنصة X، وتخطط لإضافة نظام الذاكرة في المستقبل.
٢. التشابه مع مسار تطوير نظام BTC البيئي
مسار تطوير AI Agent يشبه كثيرًا النظام البيئي لـ BTC في الآونة الأخيرة. يمكن تلخيص تطور النظام البيئي لـ BTC في: BRC20 - المنافسة متعددة البروتوكولات - BTC L2 - BTCFi. أما AI Agent فهي: GOAT/ACT - وكيل اجتماعي/وكيل تحليلي AI - المنافسة في الإطارات. قد تصبح المشاريع الأساسية حول اللامركزية والأمان لوكلاء AI النغمة الرئيسية في المرحلة القادمة.
مشروع إطار الذكاء الاصطناعي يقدم فكرة جديدة في تطوير البنية التحتية. مقارنةً بمنصة إصدار العملات الميمية وبروتوكول النقوش، يبدو أن إطار الذكاء الاصطناعي يشبه أكثر سلسلة الكتل العامة المستقبلية، بينما يشبه الوكيل التطبيقات اللامركزية المستقبلية. قد تنتقل النقاشات المستقبلية من صراع EVM وسلاسل الكتل المتنوعة إلى صراع الإطارات، والسؤال الرئيسي هو كيفية تحقيق اللامركزية أو ربط السلاسل، وما هي أهمية تطوير إطار الذكاء الاصطناعي على سلسلة الكتل.
ثلاث، معنى التشفير على السلسلة
تحتاج دمج blockchain و AI إلى مواجهة مسألة معانيها وقيمتها. بالاستناد إلى تجربة النجاح في DeFi، قد تشمل الأسباب التي تدعم تحويل Agent إلى سلسلة ما يلي:
الرابع، إمكانيات الاقتصاد الإبداعي
قد يوفر مشروع إطار الذكاء الاصطناعي فرصًا ريادية مشابهة لمتجر GPT في المستقبل. قد يحتل إطار تبسيط عملية بناء الوكلاء وتقديم مجموعات معقدة من الوظائف ميزة، مما يشكل اقتصادًا إبداعيًا في Web3 أكثر إثارة من متجر GPT.
يمكن لـ Web3 أن يعوض عن عيوب السياسات غير العادلة لعمالقة Web2 من حيث الطلب والنظام الاقتصادي، ويقدم اقتصاد المجتمع الذي يجعل Agent أكثر كمالاً. ستوفر الاقتصاد الإبداعي لـ Agent الفرص للناس العاديين للمشاركة، وقد تكون AI Meme في المستقبل أكثر ذكاءً وإثارة من Agent الموجود على المنصات الحالية.